Interface IFilter
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento de ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre Azure Machine Learning.
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Este artigo descreve IFilter, que é a interface para trabalhar com filtros de sinal digital em Machine Learning Studio (clássico).
Nota
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas
Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.
A IFilter interface fornece métodos e propriedades que são usados para configurar e interagir com filtros de sinal digital que foram definidos usando um dos módulos de filtro em Studio (clássico). Para mais informações, consulte Filter.
Utiliza a IFilter interface para guardar um filtro ou aplicar um filtro predefinido aos dados.
- Especifique um filtro para usar: o seu tipo, coeficientes, etc.
- Aplicar o filtro aos dados de entrada
- Gerar um
DataTablede dados com resultados de filtro
Você pode interagir apenas com IFilter em Studio (clássico), ou em uma das APIs suportadas.